Abstract:
El presente proyecto propone una nueva forma de estratificación de los usuarios residenciales de la
empresa distribuidora CNEL EP UN GYE, debido a que la metodología actual se base en una
definición de rangos de consumo promedio y con límites definidos por la empresa; una técnica de
estratificación que no permite categorizar correctamente a los clientes según su forma de consumir.
Se utilizó la información recibida por parte del personal de la empresa distribuidora, que consistían en
el consumo mensual de los usuarios a nivel residencial comprendidos para el año 2019 y para los 6
primeros meses del año 2020, se realizó un preprocesamiento de esta información y mediante el uso
de machine learning, con un algoritmo conocido como k-means, se obtuvieron los clústeres.
El algoritmo proporcionó los rangos de consumo que delimitan a cada estrato y la cantidad de
usuarios que los conforman, tanto para una distribución de 3 y 6 estratos. Esta información fue
contrastada con la estratificación actual planteada por la empresa distribuidora.
Hay diferencias entre la estratificación inicialmente planteada por la empresa y los resultados del
proyecto, ya que en la metodología propuesta los usuarios son clasificados por su patrón de consumo,
es decir, no sólo cuanto consumen, sino como consumen. La clasificación por patrones de consumo
permite comparar a los usuarios dentro de un mismo clúster para poder identificar a aquellos cuyo
patrón de consumo sea atípico, que permite a la empresa llevar acciones a futuro ante posibles
pérdidas no técnicas.
